데이터베이스 시스템의 안정성을 검증하는 것으로 유명한 젭슨(Jepsen)이 AI 워크로드에 특화된 데이터베이스인 파티클DB(ParticleDB) 1.1.4부터 1.1.18.11.rc-22 버전까지의 정합성을 검사한 결과, 무려 96가지에 달하는 치명적인 문제를 발견했습니다. 이 문제들은 대부분 단일 서버 환경에서 장애 주입 없이도 발생했으며, 심지어 'Full ACID'를 내세운 제품의 기본 보장과도 상충하는 오류들이었습니다.
발견된 문제들은 단순한 충돌이나 교착 상태를 넘어, 'WHERE 4 = 5'와 같은 조건식이 행을 반환하거나, 삭제된 테이블의 데이터가 변형되어 되살아나는 등 잘못된 SQL 결과와 심각한 데이터 손상을 포함했습니다. 특히 마지막 검증 버전인 1.1.18.11.rc-22에서도 기본 동시성 제어 모드인 OCC(Optimistic Concurrency Control)는 정상 운영 중에도 커밋된 쓰기를 유실하는 문제가 있었고, 더 안전하다고 알려진 직렬화 가능(serializable) 모드조차 프로세스 강제 종료 시 내부 일관성 위반과 갱신 유실을 막지 못했습니다. 파티클DB를 개발한 오키스(Orkes)는 후속 버전에서 모든 문제를 해결했다고 밝혔지만, 젭슨은 해당 버전을 검사하지 않아 변경된 격리 수준과 동시성 제어의 안전성을 확인할 수 없었습니다.
젭슨은 이번 오류의 심각성과 개발 과정을 고려하여 파티클DB의 추가 배포 중단과 다른 데이터베이스로의 이전을 강력히 권고했습니다. 이번 검증은 생성형 테스트(generative testing)의 효과를 입증하는 동시에, 데이터베이스의 기본 기능 테스트, 정확한 문서화, 그리고 대규모 언어모델(LLM) 보조 개발 결과에 대한 철저한 검증의 필요성을 다시 한번 강조합니다. 데이터베이스는 시스템의 근간이 되는 만큼, 'Full ACID'와 같은 핵심 보장이 제대로 작동하지 않는다면 그 위에 구축된 모든 애플리케이션의 신뢰성 또한 무너질 수밖에 없습니다. 이번 사례는 특히 AI 워크로드처럼 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리해야 하는 환경에서 데이터 정합성이 얼마나 중요한지를 여실히 보여줍니다.